খবর

বর্তমানে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তি অ্যালগরিদম এবং সফ্টওয়্যারের মাধ্যমে আনুমানিক মানুষের জ্ঞানের জন্য জটিল চিকিৎসা তথ্য বিশ্লেষণ করে। অতএব, এআই অ্যালগরিদমের সরাসরি ইনপুট ছাড়াই কম্পিউটারের পক্ষে সরাসরি ভবিষ্যদ্বাণী করা সম্ভব।
বিশ্বব্যাপী এই ক্ষেত্রে উদ্ভাবন ঘটছে। ফ্রান্সে, বিজ্ঞানীরা গত 10 বছরে রোগী ভর্তির রেকর্ড বিশ্লেষণ করতে "টাইম সিরিজ বিশ্লেষণ" নামে একটি প্রযুক্তি ব্যবহার করছেন। এই গবেষণাটি গবেষকদের ভর্তির নিয়মগুলি খুঁজে পেতে এবং অ্যালগরিদমগুলি খুঁজে পেতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করতে সাহায্য করতে পারে যা ভবিষ্যতে ভর্তির নিয়মগুলি ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে৷
পরবর্তী 15 দিনের মধ্যে প্রয়োজনীয় মেডিকেল কর্মীদের "লাইনআপ" ভবিষ্যদ্বাণী করতে, রোগীদের জন্য আরও "কাউন্টারপার্ট" পরিষেবা প্রদান করতে, তাদের অপেক্ষার সময় কমাতে এবং চিকিৎসা কর্মীদের জন্য কাজের চাপের ব্যবস্থা করতে সহায়তা করার জন্য এই ডেটা শেষ পর্যন্ত হাসপাতালের পরিচালকদের সরবরাহ করা হবে। যুক্তিসঙ্গতভাবে যতটা সম্ভব।
মস্তিষ্কের কম্পিউটার ইন্টারফেসের ক্ষেত্রে, এটি স্নায়ুতন্ত্রের রোগ এবং স্নায়ুতন্ত্রের আঘাতের কারণে হারিয়ে যাওয়া বক্তৃতা এবং যোগাযোগ ফাংশনের মতো মৌলিক মানব অভিজ্ঞতা পুনরুদ্ধার করতে সহায়তা করতে পারে।
কীবোর্ড, মনিটর বা মাউস ব্যবহার না করেই মানুষের মস্তিষ্ক এবং কম্পিউটারের মধ্যে একটি সরাসরি ইন্টারফেস তৈরি করা অ্যামিওট্রফিক ল্যাটারাল স্ক্লেরোসিস বা স্ট্রোক ইনজুরিতে আক্রান্ত রোগীদের জীবনের মান উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করবে।
উপরন্তু, এআই একটি নতুন প্রজন্মের বিকিরণ সরঞ্জামের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ। এটি একটি ছোট আক্রমণাত্মক বায়োপসি নমুনার পরিবর্তে "ভার্চুয়াল বায়োপসি" এর মাধ্যমে পুরো টিউমার বিশ্লেষণ করতে সহায়তা করে। রেডিয়েশন মেডিসিনের ক্ষেত্রে AI এর প্রয়োগ টিউমারের বৈশিষ্ট্যগুলি উপস্থাপন করতে ইমেজ-ভিত্তিক অ্যালগরিদম ব্যবহার করতে পারে।
ওষুধ গবেষণা এবং উন্নয়নে, বড় তথ্যের উপর নির্ভর করে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবস্থা দ্রুত এবং সঠিকভাবে উপযুক্ত ওষুধগুলি খনি এবং স্ক্রিন আউট করতে পারে। কম্পিউটার সিমুলেশনের মাধ্যমে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ওষুধের কার্যকলাপ, নিরাপত্তা এবং পার্শ্ব প্রতিক্রিয়া ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে এবং রোগের সাথে মেলে সেরা ওষুধ খুঁজে বের করতে পারে। এই প্রযুক্তি ওষুধের বিকাশের চক্রকে ব্যাপকভাবে সংক্ষিপ্ত করবে, নতুন ওষুধের খরচ কমিয়ে দেবে এবং নতুন ওষুধের বিকাশের সাফল্যের হারকে উন্নত করবে।
উদাহরণ স্বরূপ, যখন কারো ক্যান্সার ধরা পড়ে, তখন বুদ্ধিমান ড্রাগ ডেভেলপমেন্ট সিস্টেম রোগীর স্বাভাবিক কোষ এবং টিউমার ব্যবহার করে তার মডেলকে ইনস্ট্যান্টিয়েট করবে এবং যতক্ষণ না এটি এমন একটি ওষুধ খুঁজে পায় যা স্বাভাবিক কোষের ক্ষতি না করে ক্যান্সার কোষকে মেরে ফেলতে পারে ততক্ষণ পর্যন্ত সম্ভাব্য সব ওষুধের চেষ্টা করবে। যদি এটি একটি কার্যকর ওষুধ বা কার্যকর ওষুধের সংমিশ্রণ খুঁজে না পায় তবে এটি একটি নতুন ওষুধ তৈরি করতে শুরু করবে যা ক্যান্সার নিরাময় করতে পারে। যদি ওষুধটি রোগ নিরাময় করে তবে এখনও পার্শ্বপ্রতিক্রিয়া থাকে তবে সিস্টেমটি সংশ্লিষ্ট সমন্বয়ের মাধ্যমে পার্শ্ব প্রতিক্রিয়াগুলি থেকে পরিত্রাণ পেতে চেষ্টা করবে।